로봇 공학에서의 파지(Grasp) 기술은 로봇이 물체를 안정적이고 효과적으로 잡을 수 있게 하는 기술이다. 로봇의 핵심 기능 중 하나로, 산업 현장에서부터 일상생활까지 다양한 영역에서 활용된다. 그러나 프로그래밍이나 실험 등 연구하는 것에 시간과 비용의 많이 들어, 픽앤플레이스(pick-and-place)와 같은 단순한 동작도 원활하게 처리하는 것에 어려움이 있었다.

AI 컴퓨팅 기업 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 5월 6일부터 9일까지 시카고에서 열리는 글로벌 로봇 전시 '오토메이트(Automate) 2024'에서 알파벳(Alphabet)의 자회사인 소프트웨어와 AI 로보틱스 기업 인트린직(Intrinsic)과 협력해 엔비디아(NVIDIA) AI와 아이작(Isaac) 플랫폼 기술을 통합한 로봇 파지 기술을 선보인다고 전했다.

인트린직은 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에 합류해 판금과 흡입 그리퍼의 컴퓨터 지원 설계 모델을 사용해 진공 그립용 합성 데이터를 생성했다. 이를 통해 인트린직은 산업용 공작 기계의 제조업체인 트럼프 머신 툴스(Trumpf Machine Tools)의 고객사를 위해 프로토타입을 제작할 수 있었다.

이 프로토타입은 AI 기반 로봇 솔루션용 개발자 환경인 인트린직 플로우스테이트(Flowstate)를 사용해 프로세스, 관련 인식 그리고 모션 계획을 시각화한다. 아이작 매니퓰레이터가 포함된 워크플로우를 통해 파지 자세와 쿠다(CUDA, NVIDIA가 만든 GPGPU 플랫폼 및 API 모델) 가속 로봇 모션을 구현할 수 있다. 또한 인트린직 플랫폼으로 실제 환경에 배포하기 전에 이를 먼저 아이작 심을 사용한 시뮬레이션으로 평가해 비용을 절감할 수 있다.

아이작 매니퓰레이터는 파운데이션 모델과 모듈식 GPU 가속 라이브러리의 모음이다. 이는 산업 자동화 기업의 AI 모델 훈련과 작업 재프로그래밍을 가속화해, 동적 조작 작업을 위한 확장과 반복이 가능한 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원한다.

파운데이션 모델은 신경망이 데이터의 관계를 추적해 학습하게 하는 트랜스포머 딥러닝 아키텍처를 기반으로 한다. 일반적으로 방대한 데이터 세트에 기반해 학습되며, 텍스트용 챗GPT(ChatGPT)처럼 센서와 로봇 정보를 처리하고 이해하는 데 사용할 수 있다. 이를 통해 이전과는 전혀 다른 로봇의 인식과 의사 결정이 가능하며, 사전 예제 없이도 작업을 수행할 수 있는 제로샷 러닝(zero-shot learning)을 제공한다.

이번 협력으로 양사는 로봇 팔의 조작 민첩성과 모듈식 AI 기능을 제공할 계획이다. 이를 통해 파운데이션 모델 모음과 GPU 가속 라이브러리로 로봇 공학과 자동화 작업을 가속화할 방침이다.

웬디 탠 화이트(Wendy Tan White) 인트린직 CEO는 “광범위한 업계에서 엔비디아와의 협력은 파운데이션 모델이 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 보여준다.”라며 “오늘날의 처리 과제를 대규모로 관리하기 쉽게 만들고, 이전에는 실현 불가능했던 애플리케이션을 만들고, 개발 비용을 절감하고, 최종 사용자를 위한 유연성을 높이는 것이 포함된다.”라고 말했다.